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Python 3程序开发指南 萨默菲尔德 人民邮电出版社 9787115245076
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Python文本挖掘和知识发现:大模型时代的新挑战与探索(教材)
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Python数据分析与数据化运营【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
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学习Python(第6版) 知名编程教育专家经典新版,深入浅出,通俗易懂,案例丰富。全面涵盖Python必知必会的知识点,题型丰富,帮助您完全掌握Python,行走于代码的江湖。
《学习Python(第6版)》教授编程概念和解决问题的技巧,所使用的方法独立于具体的编程语言,且不需要读者有任何编程经验。内容不仅包括数据类型、变量、输入、输出、控制结构、模块、函数、数组和文件,还有面向对象的概念、GUI开发和事件驱动编程。配套的教学资源也十分丰富,包括复习中的答案、编程练习中的解决方案、PPT和试题库。此外,在本书的相应网站上还提供了用各种语言实现的书中伪代码对应的程序。《学习Python(第6版)》适合作为学习具体语言之前的先导编程逻辑课程,也可以是入门编程课程的一部分。
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Python语言及其应用(第2版) python编程入门教程自学书籍,语言程序设计编程入门零基础自学,提供配套练习和参考答案,帮助小白构建Python知识体系
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Python自动化测试教程 Python编程Selenium自动化测试计算机软件开发书籍 官方正版 出版社直发
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Python网络爬虫与数据可视化应用实战 Python文本数据分析与挖掘 数据分析 数据之道 python 大数据 网络
本书用大量的中小实例和实战案例介绍了Python在网络爬虫与数据可视化中的具体应用,介绍了大数据时代工程师的数据获取和分析技术。 ◎ 涵盖面广:涵盖数据获取、数据清洗、数据分析及可视化知识,可高效完成数据的获取及呈现。 ◎ 讲解详细:详细介绍各类Python软件包的使用方法和使用场合。 获取静态网页数据 CSS选择器+Beautiful Soup 及lxml 获取Javascript动态网页数据 Selenium 获取整个网站数据 Scrapy框架 数据可视化 Matplotlib、Pandas、Seaborn、Bokeh ◎ 实例丰富:全书有大量的中小实例和实战案例,可巩固所学知识并提高实际动手能力。
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Python机器学习建模与部署(从Keras到Kubernetes)/图灵程序设计丛书
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Python语言在Abaqus中的应用 曹金凤 机械工业出版社 9787111351559
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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码,是几个加密算法及其破解程序,包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等,以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。本书适合Python初学者和密码学的初学者,也适合信息安全从业人员。
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Python网络编程攻略【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
【内容简介】 《Python网络编程攻略》介绍了现实世界中几乎所有网络任务的真实示例,通过简明易懂的形式让读者掌握如何使用Python完成这些网络编程任务。具体说来,书中通过70多篇攻略讨论了Python网络编程的高阶话题,包括编写简单的网络客户端和服务器、HTTP协议网络编程、跨设备编程、屏幕抓取以及网络安全监控,等等。本书可以作为任何一门网络编程课程中培养实践技能的补充材料。本书需要读者对Python语言及TCP/IP等基本的网络概念有了解,但即使不精通也能通过本书理解相关概念。 《Python网络编程攻略》适合网络程序员、系统/网络管理员及Web应用程序开发人员阅读。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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Python数据分析 孙洋洋 等 著 电子工业出版社【正版书】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
适读人群 :任何懂一点Python基础的读者,以及对Plotly可视化感兴趣的读者。 Python数据可视化的模块有很多,但传统的模块如Matplotlib等都属于静态可视化绘图,在动态的互联网时代越来越满足不了数据分析师的要求。 Plotly是一个非常棒的动态可视化绘图模块,它易学易用、种类丰富、绘图美观,在数据分析以及数据可视化中占据越来越重要的位置。 本书不仅对Plotly的基础绘图与绘图进行介绍,还介绍了Plotly的各种应用场景,比如在金融、Matplotlib、Pandas、网页开发、GUI开发、机器学习、量化投资等方面的应用。
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